Domanda di dati funzionali su spettroscopia e cromatografia a infrarossiHo una domanda sull'utilizzo di Functional Data Explorer su spettroscopia e cromatografia a infrarossi.Le forme d'onda di esempio sono incollate di seguito e sto cercando di convincere il cliente a inviarmi una tabella di dati.L'applicazione deve usarli come risposte dal DOE.Per la spettrografia infrarossa è interessante la presenza di picchi a specifici numeri d'onda.Per la cromatografia, l'area sotto la curva in punti nel tempo (l'asse x è il tempo) è interessante.Si è discusso anche dell'allineamento dell'asse x e della sottrazione di una risposta di base.
https://www2.chemistry.msu.edu/faculty/reusch/virttxtjml/spectrpy/infrared/infrared.htm
https://www.researchgate.net/figure/High-performance-liquid-chromatography-HPLC-chromatograms-of-the-flavonoids-in-CN30_fig1_281614653
Oggetto: domanda di dati funzionali sulla spettroscopia e cromatografia a infrarossiCiao Martino,
Il tuo suggerimento P-Splines è qualcosa con cui ho giocato usando FDE.Non ho ancora provato FT, ma sono anche scettico sul fatto che funzionerà meglio di un adattamento spline ... almeno per i dati spettrali.Una cosa che ho scoperto che sembra funzionare bene è usare le righe come funzioni invece di impilare i dati.Ho avuto buoni risultati con i dati NIR e Mass Spec le righe come funzioni e P-Spline.Ho incontrato qualche difficoltà con i dati NMR, ma ho bisogno di rivisitare quei dati per provare alcune cose nuove.
Alla fine, però, utilizzo PLS o Gen Reg per adattare i modelli predittivi e sto utilizzando la rete elastica di scansione in Gen Reg per trovare alcuni modelli predittivi davvero buoni che sono alla pari o migliori dei modelli PLS per i dati di risposta sia continui che binomiali.
Oggetto: domanda di dati funzionali sulla spettroscopia e cromatografia a infrarossiCredo che JMP Development abbia recentemente avuto delle buone discussioni con i clienti con dati come questo. Quindi hanno una buona comprensione del motivo per cui i dati spettrali e cromatografici (e simili come XRD) sono difficili per FDE come lo sono ora. Si spera che riescano a trovare soluzioni che possano aprirsi a nuove applicazioni e nuovi utenti di JMP Pro!
Oggetto: domanda di dati funzionali sulla spettroscopia e cromatografia a infrarossiAnche se già molto tempo fa:
Giusto per aggiungere i commenti di Phil/Mike/Bill: questo tipo di dati sarà difficile da adattare ai nodi standard FDE. o vuoi provare Fourier (anche se questo potrebbe oscillare su un lato) o P-Spline dove regoli i nodi più vicini attorno alle variazioni di picco. Ciò contribuirà ad eliminare l'effetto della levigatura. Spesso questo non è importante ma se sei interessato alle diverse posizioni delle vette (altezza, auc, ...) potrebbe diventare importante.
Dal mio lavoro passato con i clienti sismografici e di elaborazione del segnale, filtrare il rumore era importante, lì FDE manca ancora di buone tecniche di filtraggio. Ciò aiuterebbe molto nell'elaborazione dei dati, credo.
Tuttavia, farei un tentativo e vedrei quanto puoi essere bravo (attualmente). Anche se mi piacciono le piattaforme non lineari e curfe fit, non sono nemmeno così convinto che faranno un buon lavoro decente
Oggetto: domanda di dati funzionali sulla spettroscopia e cromatografia a infrarossiDalla mia esperienza con i clienti, gli spettri IR e la cromatografia sono utili applicazioni di FDE. GSK ha presentato un paio di volte come ha utilizzato FDE per ottimizzare un metodo cromatografico (anche se non ha potuto condividere la presentazione). Ho un altro cliente che guarda gli spettri FTIR.
In entrambi i casi non stavano osservando l'intero spettro/cromatogramma. Si concentrano su particolari regioni/picchi di interesse.
Gli esempi sopra mi sembrano un po' "occupati" e penso che FDE potrebbe avere difficoltà. Ma dipende davvero dalla situazione: qual è la natura della variazione da funzione a funzione e cosa vogliono scoprire dai dati.
Sottrarre la linea di base è una preparazione dei dati comune in queste situazioni. Non esiste un modo semplice per farlo in FDE proprio ora, ma si spera che venga aggiunto.
Dai un'occhiata a Root Integrated Function Square come una delle statistiche di riepilogo FDE che potrebbero essere utili per l'area sotto la curva.Oggetto: domanda di dati funzionali sulla spettroscopia e cromatografia a infrarossiEHI!
Forse una prospettiva diversa da @Bill_Worley . I dati NIR del libro PLS sono un ottimo esempio di spettri IR che funzioneranno davvero bene con FDE. Quando i picchi degli spettri diventano più nitidi, la capacità di eseguire una traccia davvero buona diminuisce. La funzione tenta di arrotondare il bit appuntito superiore/inferiore. Ho avuto questo problema con alcuni spettri XRD, Mass Spec e NMR. Detto questo, puoi ancora ottenere molte buone informazioni dalla traccia (identificazione di regioni attive negli spettri, ecc... vedi Pete's Discovery Talk...) Trovo anche che sia molto più facile per le persone che non conoscono l'argomento avvolgere la testa intorno a quel PLS. Sono stato in grado di ottenere trazione con FDE dove PLS va semplicemente oltre le loro teste.
Per la cromatografia, in particolare per i calcoli AUC, vorrai utilizzare Nonlinear o Fit Curve (IMO). Tuttavia, potresti essere in grado di utilizzare FDE per affrontare il rumore menzionato da Bill ... una specie di passaggio di pulizia dei dati.
Migliore,
MOggetto: domanda di dati funzionali sulla spettroscopia e cromatografia a infrarossiHyde,
Gli spettri IR che mostri sono per un composto puro.Se stanno osservando composti puri, potrebbero essere in grado di sviluppare una curva di calibrazione.PLS è stato utilizzato in modo molto efficace con i dati spettrali in passato.Se hai il libro PLS c'è un'ottima descrizione sulla determinazione dell'ottano nel gas.Detto questo, Pete Hersh ha mostrato un esempio di lavoro con i dati NIR in FDE alla Discovery e potresti contattarlo su quello.
Per la cromatografia i punti temporali sono i tempi di eluizione per composti specifici.A meno che tu non voglia confrontare le curve di lotti diversi, non sono sicuro che FDE sia la risposta giusta qui, ma mi sono sbagliato prima.In genere c'è anche molto rumore di base con la cromatografia che menzioni.Felice di lavorare con te se ottieni alcuni dati dal tuo cliente.
Migliore,
Conto
